package com.wang.wangaiagent.app;

import com.wang.wangaiagent.advisor.MyCustomAdvisor;
import com.wang.wangaiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.wang.wangaiagent.chatmemory.FileBasedChatMemory;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.Objects;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

/**
 * @author wang yandong
 */
@Component
public class LoveApp {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LoveApp.class);

    private final ChatClient chatClient;

    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问：单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰；" +
            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾；已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";


    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel) {
        // 初始化基于文件的对话记忆
        String fileDir = System.getProperty("user.dir") + "/tmp/chat-memory";
        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(fileDir);
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory)
                )
                .build();
    }

    /**
     * 构造器注入 ChatClient 对象
     * 使用Spring构造器注入的方式来注入阿里大模型dashscopeChatModel对象 并使用该对象来初始化ChatClient
     * @param dashscopeChatModel 阿里大模型dashscopeChatModel
     */
//    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel) {
//        // 初始化基于内存的对话记忆 ChatMemory
//        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
//        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel) //1.当前使用的大模型
//                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT) //2.系统预设: 指定默认的系统Prompt
//                .defaultAdvisors( //3.指定拦截器 (默认拦截器)
//                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),//基于内存的对话记忆Advisor
//                        new MyLoggerAdvisor() // 日志拦截器
//                        //new SimpleLoggerAdvisor()
//                        //new MyCustomAdvisor()
//                )
//                .build();
//    }

    /**
     * 编写对话方法 调用chatClient对象, 传入用户Prompt, 并给advisor指定对话id和对话记忆大小
     * @param message 用户Prompt
     * @param chatId 对话id
     * @return 响应结果
     */
    public String doChat(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt() // 系统prompt
                .user(message) // 用户传入的信息
                // 传递给拦截器参数
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId) // 对话id (要取哪个对话的上下文)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) // 要获取历史消息的条数
                .call() // 调用大模型
                .chatResponse(); // 获取响应结果
        if (Objects.isNull(response)) {
            throw new RuntimeException();
        }
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    /**
     * 定义一个恋爱报告类
     * (JDK21新语法)
     */
    record LoveReport(String title, List<String> suggestions) {

    }
    /**
     * AI 恋爱报告功能 (实战结构化输出)
     * @param message 用户prompt
     * @param chatId 对话id
     * @return 响应结果
     */
    public LoveReport doChatWithReport(String message, String chatId) {
        LoveReport loveReport = chatClient
                .prompt() // 系统prompt
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表") //系统预设
                .user(message) // 用户传入的信息
                // 传递给拦截器参数
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId) // 对话id (要取哪个对话的上下文)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) // 要获取历史消息的条数
                .call() // 调用大模型
                .entity(LoveReport.class); // 获取响应结果 (LoveReport类型)

        log.info("LoveReport: {}", loveReport);
        return loveReport;
    }

}

